【亲测免费】 HoVer-Net：多组织病理图像中核的实例分割与分类

项目介绍

HoVer-Net 是一个多分支网络，能够在单个网络中同时进行核的实例分割和分类。该网络利用核像素到其质心的水平和垂直距离来分离聚集的细胞。此外，HoVer-Net 还使用一个专门的升采样分支来对每个分割的实例进行核类型分类。

HoVer-Net 的 PyTorch 实现是官方版本，支持训练和处理图像切片或全切片图像。项目提供了在多个数据集上训练的模型权重，包括 CoNSeP、PanNuke、MoNuSAC、Kumar 和 CPM17。

项目技术分析

HoVer-Net 的核心技术在于其多分支架构，能够同时处理核的实例分割和分类任务。网络通过计算核像素到质心的距离来分离聚集的细胞，并通过升采样分支对每个分割的实例进行分类。

项目使用 PyTorch 框架，支持 CUDA 加速，适用于 GPU 计算环境。代码结构清晰，包含数据加载、模型定义、训练和推理等多个模块，便于用户进行定制和扩展。

项目及技术应用场景

HoVer-Net 在医学图像分析领域具有广泛的应用前景，特别是在病理图像分析中。它可以用于：

• 病理图像分析：自动识别和分类病理图像中的核，辅助医生进行疾病诊断。
• 研究与开发：作为基础模型，用于开发更复杂的病理图像分析工具。
• 教育与培训：用于医学图像分析的教学和培训，帮助学生和研究人员理解图像处理技术。

项目特点

• 多任务处理：HoVer-Net 能够在单个网络中同时进行核的实例分割和分类，提高了处理效率。
• 高精度分割：通过计算核像素到质心的距离，有效分离聚集的细胞，提高了分割精度。
• 预训练模型：项目提供了多个数据集上的预训练模型权重，用户可以直接使用或进行微调。
• 灵活配置：支持用户自定义训练参数和数据路径，便于进行个性化训练和推理。

结语

HoVer-Net 是一个功能强大且灵活的工具，适用于病理图像分析中的核实例分割和分类任务。无论你是医学研究人员、开发者还是学生，HoVer-Net 都能为你提供强大的支持。立即访问 HoVer-Net GitHub 仓库，开始你的病理图像分析之旅吧！